論文の概要: SteadyTray: Learning Object Balancing Tasks in Humanoid Tray Transport via Residual Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10306v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 01:05:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.653564
• Title: SteadyTray: Learning Object Balancing Tasks in Humanoid Tray Transport via Residual Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SteadyTray:残留強化学習によるヒューマノイドトレー輸送における物体バランスタスクの学習
• Abstract要約: 本稿では、ペイロード安定化から移動を明示的に分離する階層型強化学習アーキテクチャであるReST-RLを紹介する。 シミュレーションでは、残差設計は歩行の滑らかさと方向精度において、エンドツーエンドのベースラインを著しく上回る。 このモジュラーアプローチは、様々な物体をまたいだ高信頼性ゼロショット sim-to-real 一般化と外部力の乱れを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.827821660801356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stabilizing unsecured payloads against the inherent oscillations of dynamic bipedal locomotion remains a critical engineering bottleneck for humanoids in unstructured environments. To solve this, we introduce ReST-RL, a hierarchical reinforcement learning architecture that explicitly decouples locomotion from payload stabilization, evaluated via the SteadyTray benchmark. Rather than relying on monolithic end-to-end learning, our framework integrates a robust base locomotion policy with a dynamic residual module engineered to actively cancel gait-induced perturbations at the end-effector. This architectural separation ensures steady tray transport without degrading the underlying bipedal stability. In simulation, the residual design significantly outperforms end-to-end baselines in gait smoothness and orientation accuracy, achieving a 96.9% success rate in variable velocity tracking and 74.5% robustness against external force disturbances. Successfully deployed on the Unitree G1 humanoid hardware, this modular approach demonstrates highly reliable zero-shot sim-to-real generalization across various objects and external force disturbances.
• Abstract（参考訳）: 動的二足歩行の固有振動に対する安全でないペイロードの安定化は、非構造環境におけるヒューマノイドにとって重要な工学的ボトルネックである。 そこで本稿では,SteadyTrayベンチマークを用いて,ロコモーションをペイロード安定化から明確に分離する階層型強化学習アーキテクチャであるReST-RLを提案する。 我々のフレームワークは、モノリシックなエンドツーエンド学習に頼るのではなく、堅牢なベースロコモーションポリシーと動的残留モジュールを統合し、エンドエフェクタでの歩行誘発摂動を積極的にキャンセルする。 この構造分離により、基礎となる二足歩行安定性を低下させることなく安定したトレー輸送が保証される。 シミュレーションでは、残留設計は歩行の滑らかさと方向精度においてエンドツーエンドのベースラインを著しく上回り、変動速度追跡において96.9%の成功率、外力の乱れに対する74.5%の堅牢性を達成した。 このモジュラー手法は、Unitree G1のヒューマノイドハードウェア上での展開に成功し、様々な物体や外力の乱れに対する高信頼のゼロショット・シム・トゥ・リアルな一般化を示す。

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